Решения dynamic task assignment для эффективности

Откройте надежные и мощные dynamic task assignment инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

dynamic task assignment

  • Мета-фреймворк агента, координирующий несколько специализированных ИИ-агентов для совместного решения сложных задач в различных областях.
    0
    0
    Что такое Meta-Agent-with-More-Agents?
    Meta-Agent-with-More-Agents — это расширяемая open-source архитектура метаагента, позволяющая нескольким специализированным подагентам взаимодействовать для выполнения сложных задач. Utilizes LangChain для оркестровки агентов и API OpenAI для обработки естественного языка. Разработчики могут создавать пользовательские агенты для задач извлечения данных, анализа чувств, принятия решений или генерации контента. Мета-агент координирует разбиение задачи, отправляет цели подходящим агентам, собирает их выходные данные и итеративно уточняет результаты через циклы обратной связи. Модульная архитектура поддерживает параллельную обработку, ведение журналов и обработку ошибок. Идеально подходит для автоматизации многозадачных процессов, исследовательских пайплайнов и систем поддержки решений, она упрощает создание надежных распределенных ИИ-систем, абстрагируя коммуникацию между агентами и управление жизненным циклом.
  • Реализация протокола Contract Net на языке Java, которая обеспечивает автономным агентам возможность динамически вести переговоры и распределять задачи в системах с несколькими агентами.
    0
    0
    Что такое Contract Net Protocol?
    Репозиторий Protocol Net Protocol предоставляет полную Java-реализацию взаимодействия по протоколу FIPA Contract Net. Разработчики могут создавать управляющих и контрактных агентов, которые обмениваются CFP (запросами предложений), предложениями, принятием и отказами через коммуникационные каналы агентов. В код включены основные модули для распространения задач, сбора ставок, оценки предложений на основе настраиваемых критериев, присуждения контрактов и мониторинга выполнения. Его можно интегрировать в большие системы с несколькими агентами или использовать как автономную библиотеку для исследований, промышленных расписаний или командной работы роботов.
Рекомендуемые